Венгерские 444 и Lakmusz используют нейросети для разбора огромных массивов документов. NarativAI разобрал их практику: в одном расследовании редакция получила несколько тысяч страниц заявок и финансовых отчётов, пропустила их через Gemini, свела данные в таблицу и уже там стала искать повторяющиеся связи. Результаты работы ИИ журналисты затем проверяли по исходным документам.
Что отсюда можно забрать маленькой редакции
❌ Не просите модель «найти коррупцию». Дайте ей механическую задачу: извлечь из одинаковых документов имена, организации, суммы, адреса, даты и сложить их в таблицу.
🔍 Когда таблица готова, ищите повторения: одинаковые фамилии, контакты, адреса, подрядчиков, необычные суммы. ИИ здесь хорош как сортировщик и подсветчик аномалий.
👀 Каждую найденную связь возвращайте к первичному документу. В 444 и Lakmusz именно журналист, а не модель, проверяет всё, что пошло в материал.
⚠️ Не загружайте в облачную модель документы с чувствительными данными, пока не разобрались, как сервис их хранит и использует.
Первый тест можно провести на безобидном массиве: возьмите 30–50 однотипных публичных документов, попросите модель собрать из них одну таблицу и вручную проверьте десяток случайных строк.